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[讨论] Reor笔记应用的运行方法

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发表于 2024-11-9 12:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
注意,未确定能不能行,因为在我的电脑运行太慢,不等了
官网下载:
https://www.reorproject.org/downloads

https://objects.githubuserconten ... tion%2Foctet-stream

下载之后给予权限:
http://www.lucky8k.com/thread-132828-1-1.html
菜单上——文件系统——PC文件管理器
打开对着文件右点鼠标就可以看到修改。
也可以在thunar中的上一级目录,对着右点鼠标选择用PC文件管理器打开也可以。
另外rox文件管理器修改也方便,也可以用rox文件管理器来修改文件的可执行权限。
视频教程
https://www.bilibili.com/video/BV1TR4y1w7gB


给权限之后直接运行:
./Reor_0.2.26.AppImage --no-sandbox
若是显卡不行,再加上:
  1. ./Reor_0.2.26.AppImage --no-sandbox --disable-gpu
复制代码

就能进入界面,接下来行不行有兴趣的可测试
由于这软件容量太大,并且运行巨慢,可能低配置的电脑都不一定能行,高配置的电脑可以试下

有什么问题,将出错信息发上来,看能不能解决好
 楼主| 发表于 2024-11-9 12:13 | 显示全部楼层
Reor是一款由人工智能驱动的桌面笔记应用:它会自动链接相关笔记、回答笔记中的问题、提供语义搜索并可以生成人工智能抽认卡。所有内容都存储在本地,您可以使用类似 Obsidian 的 Markdown 编辑器编辑笔记。
该项目的假设是,用于思维的 AI 工具应该默认在本地运行模型。Reor 站在巨人Ollama、Transformers.js和LanceDB的肩膀上,使 LLM 和嵌入模型都可以在本地运行。
和上一个基于obisian+插件的方案相比,Reor是原生的AI笔记方案,把语义搜索所使用的向量数据库原生内建在软件内,因此,对笔记的引用和检索的理解能力更强。
在大模型方面,它也是依靠OLLAMA进行接入。

不过,它有好几种不同的向量模型选择,对应不同的语义检索效率。
坤叔使用reor已经有两三个月了,轻度使用;它的好处是,同样具备本地化的私密性,但在其他功能性方面,它自然是不如obisian的。

好像需要本地大模型才能用?那个工程好大
发表于 2024-11-13 21:45 | 显示全部楼层
容量太大的了,目前还不实用
发表于 2024-11-16 00:03 | 显示全部楼层
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